비즈니스 인텔리전스가 소매 산업에 도움이 되는 방법

소매업은 전 세계적으로 가장 데이터 중심적인 산업 중 하나이므로 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 고객 행동을 이해하고, 재고 요구 사항을 추정하고, 예측을 작성하는 것은 모든 소매업체의 생명과도 같습니다.

BI는 소매업체가 회사 전체의 비즈니스 데이터를 구성, 분석 및 맥락화하는 데 도움이 됩니다. 또한 기업이 현재 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 보고서, 성과 측정 및 회사 동향을 제공합니다.

전 세계 비즈니스 인텔리전스 및 비즈니스 분석 소프트웨어 시장 이 2024년에 176억 달러에 이를 것으로 예상됨에 따라 BI가 특히 소매 산업에 확실히 도움이 될 수 있음은 말할 필요도 없습니다.

비즈니스 인텔리전스를 통해 소매업체는 새로운 기회를 활용하여 판매를 예측하고 시장 잠재력을 확인하며 고객을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

소매업에서 BI가 필요한 이유에 대해 간략히 알고 있을 수도 있지만 다음 섹션에서는 소매 부문에서 BI의 역할과 비즈니스에 대한 수많은 이점에 대해 자세히 논의하겠습니다.

소매 산업에서 비즈니스 인텔리전스의 역할

소매 산업은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하고 빠르게 진행되며, 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 너무 많은 정보가 필요하지 않습니다.

소매 업계의 비즈니스 인텔리전스는 고객이 전자 상거래 상점과 상호 작용하는 방식을 추적하는 데 도움이 되며 이 정보는 고객의 쇼핑 경험을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 고객은 이전에 본 항목을 기반으로 제안을 받습니다.

비즈니스 인텔리전스를 통해 소매업체는 고객 행동에 따라 현명하고 효율적인 결정을 내릴 수도 있습니다. 데이터를 실시간으로 볼 수 있어 기업이 상품 제안을 변경하거나 가격을 신속하게 조정할 수 있습니다.

이 정보는 오프라인 상점에서도 사용할 수 있습니다. BI를 사용하여 온라인 재고와 매장 재고 간의 균형을 맞추고 매장 픽업 또는 온라인 구매와 같은 비용 효율적인 배송 옵션을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 Home Depot, Walmart 등과 같은 많은 오프라인 매장에서는 BI를 사용하여 비용 효율적인 배송 옵션을 제공하고 재고를 효과적으로 관리하고 있습니다.

귀중한 운영 및 고객 데이터에 대한 확장된 액세스는 또한 기업이 모든 채널에서 일관된 경험을 생성하는 데 도움이 됩니다. 또한 BI는 재고가 언제 소진될지 예측하는 데 도움이 되어 소매업체가 미리 주문하고 더 나은 상품화 결정을 내릴 수 있습니다.

소매 산업에서 BI의 주요 이점

오늘날 시장에서 우수한 고객 서비스와 개인화를 활용할 수 있는 브랜드는 경쟁업체보다 5.7배 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.

그러나 목표 고객과 그들이 원하는 것에 대해 어떻게 알 수 있습니까? 여기에 비즈니스 인텔리전스가 필요합니다. 이를 통해 기업은 판매에서 시장 동향, 고객 행동 및 요구 사항 등에 이르기까지 비즈니스에 대한 대량의 데이터를 흡수할 수 있습니다. 이는 차례로 고객과 연결하는 데 도움이 됩니다.

다음은 소매 업계에서 비즈니스 인텔리전스 의 몇 가지 추가 이점입니다 . 자, 본격적으로 들어가 봅시다!

비즈니스 운영 개선

BI 도구를 사용하면 소매 기업이 운영을 더 잘 제어할 수 있습니다. 그것은 그들이 회사에서 무슨 일이 일어나고 있는지 추적하는 데 도움이됩니다. 이를 통해 오류가 있는 경우 신속하게 수정할 수 있습니다.

예를 들어, 소매 회사는 BI 도구를 사용하여 배송 지연을 처리하고 지연이 발생하는 이유를 알 수 있습니다. 이러한 종류의 정보는 회사가 서비스를 크게 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 경험 향상

우수한 고객 서비스는 모든 비즈니스의 성공 비결입니다. 비즈니스 가치를 추가하고, 고객을 유지하고, 직원 이직률을 줄이고, 브랜드 충성도를 높입니다.

그러나 특히 비즈니스에 대규모 고객 기반과 직원 수가 적은 경우 탁월한 고객 서비스를 제공하는 것이 어려울 수 있습니다. 소매업체가 수익성 있는 비즈니스를 운영하면서 직원을 참여시키고 고객을 행복하게 유지하는 것은 매우 어려운 작업일 수 있습니다.

기업은 BI 도구를 사용하여 올바른 방식으로 고객 서비스를 자동화함으로써 이러한 문제를 완화하고 고객을 만족시킬 수 있습니다. 자동화는 기업이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 귀중한 데이터를 제공합니다.

예를 들어 소매업체는 BI 도구의 고객 분석을 사용하여 고객의 요구 사항을 이해하고 기대치를 충족하며 개선 기회를 식별할 수 있습니다. 이러한 분석은 또한 고객이 제품, 웹 사이트 또는 비즈니스와 상호 작용하는 방식에 대한 통찰력을 제공하여 마케터가 데이터 기반 고객 여정 맵을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

재고 관리 최적화 지원

재고 관리 는 잘 작동하는 모든 소매 비즈니스의 기초입니다. 여기에는 소싱에서 보관, 재고 및 완제품 판매에 이르기까지 재고 처리와 관련된 모든 활동이 포함됩니다.

주식을 보유한 모든 소매 회사는 몇 가지 재고 문제에 직면해 있습니다. 비효율적인 추적에서 재고 과잉 문제에 이르기까지 재고 관리는 소매업체에게 상당히 어려울 수 있습니다.

그러나 BI 및 데이터 분석 솔루션에 투자하면 재고 관리에 도움이 되고 소매업체가 직면한 대부분의 재고 관련 문제를 해결할 수 있습니다. BI 시스템을 사용하면 소매업체는 최적의 재고 수준을 유지하고 재고 비용을 줄이며 주문 관리 및 주문 처리를 개선할 수 있습니다.

BI를 통해 소매업체는 ABC 분석이라고도 하는 선택적 재고 관리(SIC)를 기반으로 상품을 분류할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하여 소매업체는 재고 비용에 큰 영향을 미치는 품목을 식별할 수 있습니다. 인벤토리를 A, B, C의 세 가지 범주로 나눕니다. A가 가장 가치가 있는 반면 C는 가장 덜 중요합니다.

조직은 또한 BI 분석을 사용하여 심각한 문제가 되기 전에 과잉 재고 상황을 예측할 수 있습니다.

새로운 소비자 트렌드 파악

BI는 새롭고 새로운 소비자 트렌드를 식별하는 데 중요해졌습니다.

예를 들어 코로나19를 보자. 팬데믹 발생은 건강 관련 제품 및 서비스에 대한 관심이 증가하면서 소비자 행동의 변화를 일으켰습니다. 계란 및 유제품과 같은 건강 식품의 소비 증가는 소매업체가 변화하는 소비자 요구를 수용하기 위해 제품을 재설계할 수 있는 완벽한 기회로 여겨졌습니다.

또 다른 완벽한 예는 브랜드 마스크의 소비자 트렌드에 뛰어 들어 소비자의 큰 요구를 받아보다 위생적인 ​​제품을 만들기 시작한 의류 브랜드입니다.

소매업의 BI를 통해 소비자 구매 행동의 패턴을 식별할 수 있으므로 마케팅 팀은 가격 전략과 재고를 재작업하여 수익을 늘리고 이윤 을 극대화할 수 있습니다.

매장 평면도 최적화에 도움

소매업체가 BI를 선택하는 주된 이유 중 하나는 소비자가 더 오래 쇼핑하도록 유인할 수 있는 평면도를 설계하는 것입니다. 기업은 고객이 번거로움 없이 쇼핑할 수 있는 평면도를 선택해야 합니다.

BI 소프트웨어의 도움으로 소매업체는 선택한 평면도가 바닥 크기 및 제품 유형에 충분한지 여부를 결정할 수 있습니다. BI 솔루션을 이용하여 다양한 데이터 세트(정류 횟수, 방문 시간 등)를 분석하고, 소비자가 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 평면도를 추천할 수 있습니다.

마케팅을 다음 단계로 끌어 올립니다

많은 소셜 미디어 도구와 마케팅 플랫폼을 사용할 수 있게 되면서 마케팅은 점점 더 데이터 중심적인 산업이 되었습니다. 그러나 마케팅 전략에서 최상의 결과를 얻으려면 조직에서 유용한 통찰력을 제공하고 소비자의 구매 행동에 대한 데이터를 분석할 수 있는 시스템을 갖추고 있어야 합니다. 그리고 여기에서 BI 도구가 필요합니다. 그들은 회사의 마케팅 전략을 보다 효과적으로 만듭니다.

기업은 마케팅에 BI 분석을 사용하여 고객의 선호도, 관심사 및 태도에 대한 심층적인 통찰력을 얻습니다. 이러한 통찰력은 마케팅 캠페인을 설계하고 올바른 플랫폼에서 광고하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 소매업체가 Facebook 광고를 활용하려는 경우 BI 솔루션은 페이지 조회수, 좋아요 수, 페이지 내 액션 등과 같은 관련 측정항목을 제공합니다. 또한 BI 도구는 Facebook 좋아요 및 클릭률(CTR).

공급망의 효율성 향상

소매업체가 더 많은 판매자를 참여시키고 더 많은 제품을 판매함에 따라 공급망 은 더욱 복잡해집니다. 상품 소싱과 다양한 유통 채널로 인해 소매업의 공급망이 비효율적이고 성과가 떨어지는 부서가 되었습니다.

그러나 소매업에서 BI의 도움으로 일상적인 운영에서 주요 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 소매업체는 더 나은 예측 모델을 생성하고 조직의 KPI를 충족하기 위해 공급 팀에서 해결해야 하는 주요 물류 병목 현상을 식별할 수 있습니다.

[또한 읽어보기: 모바일 앱이 어떻게 소매 비즈니스에 가치를 더할 수 있습니까? ]

BI를 사용하는 소매 비즈니스의 실제 사례

지금쯤이면 비즈니스 인텔리전스를 통해 소매 기업이 회사 주변의 비즈니스 데이터를 구성 및 분석하고 정보에 입각한 결정을 내리는 방법을 분명히 알게 될 것입니다.

또한 실제 기업의 몇 가지 비즈니스 인텔리전스 사례를 통해 이 비즈니스 솔루션이 소매 업계의 판도를 바꾸는 방법을 알아보겠습니다.

Amazon과 BI는 긴밀한 협력 관계를 유지합니다. 이 회사는 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 제품 권장 사항을 개인화하고 제품을 마케팅하며 물류 비즈니스 결정을 내립니다. 실제로 심층 데이터 분석은 Amazon의 대규모 공급망이 원활하게 작동하는 핵심 이유입니다.

창고 간 재고 할당에서 배송 경로 최적화에 이르기까지 BI 도구는 아마존 공급 프로세스의 거의 모든 단계에 영향을 미칩니다.

[또한 읽어보기: Amazon과 같은 시장을 구축하는 데 비용이 얼마나 듭니까? ]

Starbucks는 BI를 활용 합니다. Starbucks는 소매 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 를 사용하여 고객이 관심을 가질 만한 구매 및 제안을 예측합니다. 회사는 고객에게 그들이 이용하기를 원하는 제안을 알립니다. 이 시스템을 통해 스타벅스는 기존 고객을 매장으로 더 자주 끌어들이고 판매량을 늘릴 수 있습니다.

Lowe's는 BI에도 큰 비중을 두고 있습니다. 주택 개조 회사는 BI를 사용하여 공급망을 최적화 하고 제품을 분석하여 잠재적 사기를 식별하고 문제를 해결합니다. 또한 BI를 사용하여 더 나은 제품 구색과 특정 매장 위치의 직원 배치로 이어지는 더 깊은 통찰력을 발견합니다. 예를 들어, Lowe's는 BI 도구를 사용하여 개별 우편 번호에 특정한 트럭을 싣기 때문에 올바른 상점에서 올바른 양과 유형의 제품을 얻을 수 있습니다.

Walmart, BI 도입: 이 거대 소매업체는 BI 도구를 사용하여 온라인 행동이 매장 및 온라인 활동에 미치는 영향을 이해합니다. Walmart는 BI 도구를 사용하여 고객의 구매 패턴을 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 얼마나 많은 사람들이 특정 제품을 검색한 다음 같은 날 Walmart 앱/웹사이트에서 구매했는지 알 수 있습니다. 이러한 방식으로 사용자의 여정에서 바쁜 날과 출구를 정확히 찾아낼 수 있습니다.

Appinventiv는 BI 여정에 어떻게 도움이 됩니까?

소매 산업에서 비즈니스 인텔리전스를 활용하면 얻을 수 있는 이점 은 무궁무진합니다. 비즈니스 동향에 대한 명확한 통찰력을 제공하는 것부터 고객 경험 개선에 이르기까지 BI를 구현하면 비즈니스의 숙련도를 높일 수 있습니다.

Appinventiv의 고도로 숙련된 전문가 팀은 모든 데이터 문제를 동시에 처리하면서 비즈니스를 위한 소매 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 구현하는 데 도움을 줄 것입니다.

따라서 최고 수준의 비즈니스 인텔리전스 서비스 를 찾고 있는 경우 전문가 에게 문의하고 고용 할 수 있습니다 . 우리는 당신의 모든 요구를 다룰 것입니다!

자주 묻는 질문

Q. 소매 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?

A. 이는 원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하여 생산성을 개선하고 소매 부문에서 더 나은 의사 결정을 지원하는 기술 중심 프로세스입니다.

Q. 소매 업계에서는 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 사용 합니까?

가. BI는 관련 비즈니스 정보를 수집, 분석 및 제시하기 위해 사용됩니다. 또한 과거 구매 내역 및 관심 분야를 사용하여 고객을 위한 개인화된 커뮤니케이션을 생성하는 데 도움이 됩니다.

Q. 소매 부문에서 BI를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

A. 소매 업계에서 BI를 사용하는 주요 이점 중 일부는 고객 동향 파악, 매장 평면도 최적화, 고객 경험 향상입니다.